夏季东亚地区AOD与地面太阳辐射变化的联系及季风环流异常:季节趋势影响
2015-03-16孙一管兆勇马奋华夏阳
孙一,管兆勇,马奋华,夏阳
(1.南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏 南京 210044;2.气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏 南京210044)
夏季东亚地区AOD与地面太阳辐射变化的联系及季风环流异常:季节趋势影响
孙一1,2,管兆勇1,2,马奋华2,夏阳1,2
(1.南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏 南京 210044;2.气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏 南京210044)
利用2000—2013年MODIS-Terra卫星产品提供的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)资料及NCEP/NCAR再分析资料集,使用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)方法,分析了夏季东亚地区AOD与到达地面太阳辐射(downward solar radiation flux,DSRF)相联系的主要模态,并分析了其与夏季风变化的关系。夏季多年平均的AOD分布显示,在东亚地区存在两个AOD大值区(>0.9),分别位于山东、河南、河北交界处附近以及苏中部分地区。而在福建、台湾及其附近洋面上,夏季AOD的值小于0.4。地面太阳辐射总体上呈现出由南往北递增的分布。比较发现,AOD与地面太阳辐射的气候分布较为相似。在保留季节趋势的情况下,运用SVD方法对两者进行分解,结果表明东亚地区AOD与地面太阳辐射表现出较好的正相关关系。由于相对于年际变化而言,季节趋势是更为主要的部分,因而这种同相关系可归因于季风活动的季节性进程。利用SVD1左场时间系数进行相关分析发现:6月(2013年除外),当中国东部气溶胶AOD大而地面太阳辐射亦大时,在中国东南部以及日本岛南部地区,由于气流辐合增强和存在较强的上升运动,降水偏多,而由于副高位置偏南,使得中国中东部偏北地区水汽供应偏弱,降水偏少。由于地面净太阳辐射增强,华北部分地区异常增暖。8月,大陆上空AOD为负(时间系数为负),地面太阳辐射减少,北方降水增多而南方降水减少,华北地区有一小范围的异常降温。上述结果表明北方气溶胶明显偏少时,云量增加,降水将增多,且辐射明显减弱;说明夏季风的季节进程对气溶胶、到达地面的太阳辐射变化等具有重要影响。
气溶胶光学厚度;地面太阳辐射;夏季风;季节趋势;东亚地区
0 引言
众所周知,大气气溶胶具有显著的环境效应和气候效应。其不仅具有污染特性,同时,还与许多其他环境问题密切相关,如臭氧层的破坏、酸雨的形成、烟雾事件的发生等。因此,它对人体健康及大气能见度有着不可忽视的影响(Park et al.,2003;Janssen et al.,2011;Langridge et al.,2012;刘晓舟等,2013;余永江等,2013)。而气溶胶的气候效应则表现为其能够吸收、散射进入地球大气的太阳能量,从而改变地气能量平衡,调节大气水循环(Ramanathan et al.,2001;Menon et al.,2002)。目前人们的认识是,气溶胶的气候效应对天气气候的影响仍存在着诸多的不确定性。
亚洲地区正在逐渐成为全球气溶胶排放的高值区(Remer et al.,2008;邓学良等,2010),这种可归因于该地区现代化、城市化等人类活动的重大影响。由于亚洲地区的排放,意味着这一地区的气溶胶气候效应将更加突出。而亚洲地区的天气气候深受亚洲季风系统的影响,亚洲季风的异常与许多极端天气气候事件密切相关(徐淑英,1982),因此,围绕气溶胶与亚洲季风之间的关系展开的探索其已成为当前国际学术界的研究热点之一。更好地理解气溶胶与亚洲季风之间的关系将有助于人们明确亚洲地区气溶胶的气候效应,为季风活动预测提供新的理论依据。
在南亚地区,通过数值模式和观测资料,诸多学者对南亚地区气溶胶对印度季风爆发的时间、强度及其对气温、降水等产生的影响进行了大量的研究。使用固定海温作为边界条件的模式(Menon et al.,2002;Lau et al.,2006)与耦合模式(Ramanathan and Ramana,2005;Chung and Ramanathan,2006;Meehl et al.,2008)的模拟结果存在着一定的分歧。而Lau and Kim(2006)和Bollasina et al.(2008)运用观测资料研究均表明,春季印度地区高浓度的吸收性气溶胶使印度季风提前爆发,6、7月印度季风增强,降水增多。Bollasina et al.(2008)还指出5月气溶胶较多会导致云量和降水的减少,从而导致地面短波辐射增加,地面增温,这在气溶胶对季风环流的影响中起到了重要的调节作用。人们也对季风环流对气溶胶的时空分布影响进行了较为深入的探讨(Corrigan et al.,2006;Rahul et al.,2008;Kiran et al.,2009)。
在东亚地区,人们亦尝试对气溶胶与季风两者之间的关系作出解释。在气溶胶对季风和降水的影响方面,Menon et al.(2002)利用耦合了海温的大气环流模式GISS,对东亚地区吸收性气溶胶对夏季风的影响进行了模拟,结果表明,中国近50 a来经常发生的“南涝北旱”可能与黑碳气溶胶有关。孙家仁和刘煜(2008a,2008b)利用GCM CAM3.0模式离线耦合一个气溶胶同化系统,模拟中国区域散射性气溶胶及其与吸收性气溶胶相结合分别对东亚季风产生的影响,结果表明两种情况下东亚夏季风强度均有减弱。吉振明等(2010)利用区域气候模式(RegCM3)模拟亚洲地区气溶胶及其对中国区域气候的影响,证实了气溶胶会引起中国内陆地面气温降低、降水减少。Zhao et al.(2006)利用观测降水资料、MODIS资料及气象探测资料对中国中东部地区气溶胶对夏季降水的影响进行了研究,结果表明,在过去的40 a里中国中东部地区降水减少与该地区很高的气溶胶浓度存在相关。其次,在季风对气溶胶的反作用方面,Bao et al.(2008)使用旋转主分量方法研究发现东亚地区气溶胶光学厚度分布和夏季风风场特征是紧密联系的。Liu et al.(2011)基于观测资料分析了两个典型的强弱西南季风年下东亚地区气溶胶光学厚度的特征,指出西南季风的强度是影响夏季东亚地区气溶胶空间分布的主要因素。同时,一些模式研究的结果还指出,东亚夏季风的强弱能够影响气溶胶的分布、质量浓度及光学厚度(Zhang et al.,2010;Zhu et al.,2012)。
然而,对于东亚地区气溶胶对季风环流和降水的影响的研究途径多局限于数值模拟,一个明显的问题就是不同模式的模拟结果还存在着一些分歧(Menon et al.,2002;孙家仁和刘煜2008a,2008b;吉振明等,2010)。此外,模式模拟常常侧重于某一种或者某一类气溶胶,这样做的好处是可以区分不同种类气溶胶分别造成的气候效应。但是在实际情况下,各种类型的气溶胶可能同时存在,此时考虑他们的综合效应对于季风环流和降水的影响更具有现实意义和参考价值。而在季风环流对于气溶胶的反作用方面,虽然Liu et al.(2011)已尝试运用观测资料做了典型个例的分析,但是这样的结果还需要经过更长时间的实际观测资料分析进一步证实。
因此,本文将依据东亚地区卫星观测和再分析资料,运用多种统计分析方法,探讨东亚地区气溶胶与东亚夏季风异常之间的关系。
1 资料与方法
1.1 资料
采用的气溶胶光学厚度AOD(aerosol optical depth)资料来源于MODIS-Terra卫星产品,对应波长为550 nm,水平分辨率为1°×1°。研究表明,由MODIS提供的AOD数据在东亚地区具有较高的可信度(董海鹰等,2007;Kim et al.,2007;Wang et al.,2007;Zhang and Sun,2010)。选取了GPCP(Global Precipitation Climatology Project)降水资料和CMAP(Climate Prediction Center Merged Analysis of Precipitation)降水资料,水平分辨率均为2.5°×2.5°。还选用了NCEP/NCAR再分析资料集(Kalnay et al.,1996),所用变量包括:月平均的等压面风场(u、v)、垂直速度(ω)、地面以上2 m处气温、近地面处的辐射通量。地面太阳辐射通量指到达近地面的太阳辐射通量,其为正值,当其异常为正时,表示到达地面的太阳辐射增加。地面以上2 m处气温及近地面处的辐射通量资料的纬向分辨率为1.875°,经向格点为高斯纬度,其余变量的水平分辨率均为2.5°×2.5°。时间取2000—2013年,夏季定义为6—8月。
1.2 方法
采用的方法主要包括奇异值分解(SVD,singular value decomposition)、相关分析等。需要说明的是,对于夏季,由于目前可获得的AOD资料序列长度仍然较短,因而文中将6、7、8月均当作不同的样本,而不采用传统意义上的季节平均。这样,14 a中共有42个月,可以构成相对较长的时间序列。需要注意的是,这样的处理方式在分析年际变化时,6—8月间的季节变化趋势和部分季节内变化也被部分考虑了进来。
图1 2000—2013年东亚地区夏季AOD(a,b)和到达地面的太阳辐射通量(d,e;单位:W·m-2)的气候平均(a,d)和标准差(b,e),以及针对6、7、8月各月分别在AOD(c)和到达地面的太阳辐射通量(f)中扣除该月气候平均后而组成的包含6、7、8月逐月资料的时间序列的标准差的空间分布Fig.1 Distributions of (a,d)multi-year mean and (b,e)root-mean-square(RMS) values of (a,b)atmospheric optical depth(AOD) and (d,e)downward solar radiation flux(DSRF;W·m-2) at the earth surface in East Asia in summer(June-July-August) during 2000—2013,and RMS values of the time-series of monthly mean (c)AOD and (f)DSRF(W·m-2) after the multi-year mean values for each of June,July and August have been removed
2 AOD与地面的太阳辐射通量的气候学特征
由MODIS卫星资料得到的夏季(JJA)AOD气候平均(2000—2013年)显示,存在两个AOD大值区,分别位于(Ⅰ)山东、河南、河北交界处附近,(Ⅱ)苏中部分地区,最大值为0.9(图1a)。而在福建、台湾及其附近洋面上,夏季AOD的值小于0.4。同时注意到,在AOD值较大的区域,其年际变化也较大,表明这些地区气溶胶浓度随时间变化最大;而在AOD值较小的区域,其方差也较小,即气溶胶浓度随时间波动小(图1b)。因此,在AOD较大的地区,存在一些年份,气溶胶浓度异常高;而在AOD较小的地区,AOD的年际变化较小,说明这些地区的夏季气溶胶浓度常年较低,污染较小。
夏季,地面太阳辐射通量总体上呈现出由南往北递增的分布(图1d),而其年际变率也是南小北大(图1f),这既与云量的分布有关,亦可能与气溶胶影响有关。
注意到,扣除夏季的气候平均值后的含有6、7、8三个样本的时间序列的标准差布(图1c、f)与图1b和图1e中所示存在一些差别,共可归因为6—8月AOD和到达地面的太阳辐射通量的季节趋势的存在。尽管存在这种差别,但AOD标准差的分布仍较相似,而地面太阳辐射通量标准差分布在中国东部则显示其变化为南弱北强。
通过比较图1a、d发现,东亚地区AOD与地面太阳辐射通量两者存在相似的空间分布。
图2 AOD(a;左场)和地面太阳辐射通量(b;右场)的SVD分析第一对异类相关型及其对应的标准化时间系数(c)(图a、b中阴影区表示数值大于0.4;图c中虚线对应左场、实线对应右场)Fig.2 (a)The left heterogeneous correlations of SVD1 for AOD,(b)the right heterogeneous correlations of SVD1 for DSRF(The values larger than 0.4 in (a) and (b) are shaded),and (c)the normalized time series of coefficients of left(dashed line) and right(solid line) components of SVD1
3 AOD与地面太阳辐射的关系:SVD分析的主要模态及季节趋势
为了进一步探究东亚地区AOD与到达地面太阳辐射通量之间的关系,利用2000—2013年夏季(JJA)MODIS第三级气溶胶光学厚度产品与NCEP/NCAR地面太阳辐射通量资料,采用SVD方法,以AOD为左场,地面太阳辐射通量为右场,对两者进行分解。
SVD第一模态(SVD1)解释协方差贡献率达90.12%,左右场展开系数之间的相关为83%。通过蒙特卡洛模拟技术,SVD分析的第一模态通过了95%的显著性检验。与其他模态相比,第一模态表现的AOD与地面太阳辐射通量之间的关系是最重要的。
SVD1的左右异类相关分布以及对应的标准化时间系数可见图2。可以看出,东亚地区AOD相关分布大多为正异常(图2a),其最大值为0.7,位于江苏、安徽两省中部地区。由此地区向南和向北均递减,在两广地区沿海出现负异常。与AOD变化相关,东亚地区地面的太阳辐射通量均为正异常,总体上由北往南递减,其相关系数最高为0.7,位于山东、河南、山西、河北交界处附近。但注意到,在西太平洋洋面上有小部分负相关区域。
对比图2a、b,不难发现,在不滤除季节趋势的情况下,夏季东亚地区AOD与地面太阳辐射通量存在着较好的正相关关系。由图2c可知,当时间系数为正值时,总体上东亚地区气溶胶AOD和地面太阳辐射通量均为正异常;反之亦然。这种同号变化的关系似乎与“阳伞效应”相悖。然而,注意到季节趋势和月际变化的存在,使AOD与地面太阳辐射两者的关系可能很大程度上受到夏季季风的季节进程和季节内振荡的影响。时间系数所显示的年际变化之外明显的季节趋势即说明了这一点。通过计算,得出季节趋势的方差贡献率为64.67%,表明相对年际变化而言,季节趋势是更为主要的部分。也就是说,相对于AOD和地面太阳辐射两者自身的相互影响,夏季风的季节进程对他们产生的作用更为突出。
那么影响的内在机制又是什么呢?一方面,6—8月东亚地区夏季降水较多,此时大气层结由春至夏更易于不稳定,有利于气溶胶的稀释和扩散,加之雨水的湿清除作用,必然会导致AOD变小(管振宇等,2013)。另一方面,降水增多必然伴随着云量的增加,因此会使地面太阳辐射通量减少。从而,夏季东亚地区AOD与地面太阳辐射表现出较好的同号变化关系。这与季节趋势的作用密不可分。
4 东亚地区与AOD相联系的夏季风异常
前述已经讨论了夏季东亚地区AOD和地面太阳辐射两者之间的关系,明确了季节趋势影响。这里运用SVD1得到的左场的时间系数进行相关分析,以进一步了解夏季东亚地区与AOD相联系的季风异常。
4.1 降水和云量
季风活动过程中扩散与输送条件的变化、降水的湿清除作用和云量对太阳辐射的阻挡可部分解释图2a和图2b中的变化。图3提供了SVD1左场时间系数与2000—2013年夏季6、7、8三个月(JJA)降水量(GPCP和CMAP两种资料)、500 hPa垂直速度场(ω)、总云量、水汽通量整层积分及其通量散度的相关系数分布。注意到除了在西太平洋上部分洋面外,其余地区由GPCP资料与CMAP资料的相关系数分布基本一致。
以30°N左右为界,降水场呈现了“南正北负”的相关分布型。即中国华北降水减少时,南方降水增加,其中降水正异常中心位于25°N左右的江南。由于图2c显示在8月SVD1的时间系数均为负,故此时对应了8月江南降水减少而华北降水异常增多。
在500 hPa等压面上,ω场则呈“-+-”的带状分布,即中国南方存在上升运动,而在华北地区存在下沉运动。垂直运动与降水的异常分布有着较好的对应。云量的相关分布与由GPCP降水资料得到的相关分布较为一致,也就是说,在降水偏多的地区,云量也偏多;反之亦然。与SVD1对应,300~1 000 hPa水汽通量整层积分及水汽通量散度显示,夏季西太平洋副热带高压西侧的西南气流提供了良好的水汽输送条件,在中国南方地区,水汽通量散度为负,水汽积聚,有利于降水的形成。而华北地区,水汽输送较弱,不利于降水的形成。
进一步分析图2、3可知,每年的6月(2013年除外),中国南方降水多而北方降水少,此时中国东部气溶胶AOD大而地面太阳辐射亦大,在8月大陆上空AOD为负(时间系数为负),地面太阳辐射减少,北方降水增多而南方降水减少。这似乎表明北方气溶胶明显偏少时,云量将增加,降水将增多,且辐射明显减弱。这种6月和8月出现的季节趋势在AOD、辐射、降水上的变化同样亦适用于年际变化。比如,2003、2007和2008年的6月,SVD1时间系数为正,正异常较大,此时的AOD、降水、辐射的空间分布与通常的6月的分布相同,只是这些年份发生异常的强度更强一些。又如,2000、2012和2013年的8月(图2c)负异常较大,因而中国东部AOD显著减少,地面太阳辐射也减弱。
图3 SVD1左场时间系数与GPCP降水(a)、CMAP降水(b)、500 hPa的ω(c)、总云量(d)、以及水汽通量整层积分(箭矢)及其通量散度(等值线)(e)的相关分布(图a—d中的红色虚线包围区域,表示降水、垂直速度和总云量通过0.05信度的显著性检验;图e中的灰色阴影表示水汽通量散度通过0.05信度的显著性检验,粗箭矢表示水汽通量通过0.05信度的显著性检验)Fig.3 Correlations of (a)GPCP precipitation,(b)CMAP precipitation,(c) ω at 500 hPa,and (d)total cloud amount with SVD1 left time series(Areas encircled with red dashed lines are for values significant at and above the 95% confidence level);Correlations of the vapor fluxes(arrows),which are integrated vertically from the earth surface up to 300 hPa,and their divergences(contours) with SVD1 left time series(Gray shadings and thick arrows are for values significant at and above the 95% confidence level)
4.2 环流特征
为了进一步探究东亚地区气溶胶的分布与东亚季风的明确关系,用SVD1左场时间系数与2000—2013年夏季6、7、8月850 hPa风场和涡度场做了相关分析。
当SVD1时间系数为正时,850 hPa上南海和西太平洋上空出现了一个异常的反气旋式环流(图4)。由此负涡度区向北,可发现由我国广西至日本岛南部有一狭长的异常正涡度带。这种由西南向东北的扰动结构类似于EAP型遥相关波列(Huang,1987)。由于这种异常环流,南风到达的纬度偏南,东亚夏季风偏弱。由此,在SVD1第一模态分布型下,时间系数为正时:在中国东南地区以及日本岛南部,由于气流辐合增强和较强的上升运动,降水明显偏多。而由于副高位置偏南,使得我国中东部偏北地区水汽供应减弱,降水明显减少。
4.3 地面热量通量
大气环流的直接能量来自于下垫面的加热、水汽相变的潜热加热和大气对辐射的少量吸收。此处给出了SVD1左场时间系数与地上2 m处温度(图5)、地面潜热通量、地面感热通量、地面净太阳辐射通量、地面净长波辐射通量(资料定义净通量的方向向上。需要注意的是,地面净太阳辐射通量正异常表明地面吸收的太阳辐射减少,负异常表明地面吸收的太阳辐射增多)的相关系数分布(图6)。要说明的是,尽管NCEP资料集提供的这些参数均为模式输出物理量,但同化资料仍可部分反映气候变量的内在联系(蔡佳熙等,2009)。
在中国南方(30°N以南)地上2 m处温度存在大范围的负异常,在河北、京津、山西地区存在着一个小范围的正异常区(图5),这与降水的异常分布(图3a、b)是紧密联系的。
通过分析地面热量通量的异常分布可知,与SVD1相关,时间系数为正时,中国华北地区(30°N以北)地面净太阳辐射通量为显著的负异常,夏季华北地区地面吸收的太阳辐射增多,这可能是造成该地温度异常偏高的重要原因之一。同时,地面净长波辐射通量和感热通量的正异常也有利于该地温度的升高。
图4 SVD1左场时间系数与850 hPa异常风场(箭矢)和异常涡度(等值线)的相关系数分布(灰色阴影表示涡度通过0.05信度的显著性检验;粗箭矢表示风通过0.05信度的显著性检验)Fig.4 Correlations of anomalous winds(arrows) and vorticities(contours) at 850 hPa with SVD1 left time series(Gray shadings and thick arrows are for anomalous values significant at and above the 95% confidence level)
图5 SVD1左场时间系数与地面上2 m处温度异常的相关系数分布(打点区域表示通过0.05信度的显著性检验)Fig.5 Correlations of air temperature anomalies at 2 m above the earth surface with SVD1 left time series(The stippled areas are for values significant at and above 95% confidence level)
图6 SVD1左场时间系数与潜热加热通量(a)、感热加热通量(b)、地面净短波辐射通量(c)和地面净长波辐射通量(d)异常的相关系数分布(通量方向向上为正;红色虚线区域表示通过0.05信度的显著性检验)Fig.6 Correlations of anomalous (a)latent heat flux,(b)sensible heat flux,(c)net surface solar radiation flux,and (d)net surface long-wave radiation flux with SVD1 left time series(Positive values are defined for upward fluxes from the earth surface into the atmosphere.Areas encircled by the red dashed lines are for values significant at and above the 95% confidence level)
根据前述结果知,每年的6月(除2013年外),中国降水南多北少,中国华北异常偏暖,此时中国东部气溶胶AOD大而到达地面的太阳辐射亦大。在8月大陆上空AOD为负(时间系数为负),到达地面太阳辐射减少,北方降水增多,华北温度偏低。
5 结论与讨论
1)夏季,东亚地区存在两个AOD大值区,分别位于(Ⅰ)山东、河南、河北交界处附近,(Ⅱ)苏中部分地区,最大值为0.9。而在福建、台湾及其附近洋面上,夏季AOD的值小于0.4。在AOD值较大的区域,其年际变化也较大。到达地面的太阳辐射通量总体上呈现出由南往北递增的分布,其年际变化也是南小北大。比较发现AOD与地面太阳辐射通量具有相似的空间分布。
2)夏季东亚地区AOD与地面太阳辐射表现出较好的同号变化关系。相对年际变化而言,季节趋势是更为主要的部分。东亚地区AOD和地面太阳辐射的同号变化关系受到夏季风的季节进程控制。东亚地区气溶胶变化与夏季风环流关系密切。当我国中东部地区气溶胶偏多,低纬度地区气溶胶偏少时:(Ⅰ)南海及西太平洋热带地区850 hPa上维持异常反气旋环流,而沿江所处纬度维持正涡度异常,使东亚夏季风异常偏弱;(Ⅱ)在中国东南部地区以及日本岛南部,由于气压降低,气流辐合增强和较强的上升运动,降水明显偏多。而由于副高位置偏南,使得我国华北地区水汽供应减弱,降水明显减少。(Ⅲ)在我国东南部地区,由于降水偏多,导致温度偏低,此时在我国华北地区,由于降水偏少,云量偏少,温度偏高。
3)每年的6月(2013年除外),中国南方降水多而北方降水少,此时中国东部气溶胶AOD大而地面太阳辐射亦大,在8月大陆上空AOD为负(时间系数为负),地面太阳辐射减少,北方降水增多而南方降水减少。这似乎表明北方气溶胶明显偏少时,云量将增加,降水将增多,且到达地面的太阳辐射明显减弱。
需要说明的是,这里的分析结果是基于时间序列中含有季节趋势的情况下获得的。对于完全的年际变化而言,拟将针对6、7、8月逐月均扣除相应的多年气候平均值后进行分析,其结果将另文发表。
致谢:南京信息工程大学地球科学部大气资料服务中心提供了资料服务:NCEP/NCAR再分析资料取自NOAA-CIRES Climate Diagnostics Center(http://www.cdc.noaa.gov);文中图形均使用GrADS软件绘制。
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(责任编辑:张福颖)
Linkage between AOD and surface solar radiation variability in association with East Asian summer monsoon circulation changes:Role of seasonal trends
SUN Yi1,2,GUAN Zhao-yong1,2,MA Fen-hua2,XIA Yang1,2
(1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters,NUIST,Nanjing 210044,China;2.Key Laboratory of Meteorological Disaster(NUIST),Ministry of Education,Nanjing 210044,China)
Based on aerosol optical depth(AOD) data derived from MODIS sensors onboard the Terra satellite and NCEP/NCAR reanalysis data set from 2000 to 2013,the principal modes,which show the linkage between AOD and near surface downward solar radiation flux(DSRF) in East Asia in summer,have been explored with the singular value decomposition(SVD) method.The principal mode of AOD is further examined in association with East Asian summer monsoon.The distribution of summer AOD averaged from 2000 to 2013 shows that there are two high value regions(>0.9) in East Asia.One is in the conjunction part of Shandong,Henan,and Hebei provinces,and another is in central part of Jiangsu province.However,the values in Fujian,Taiwan provinces and their nearby ocean surface are less than 0.4.The DSRF increases from south to north,just like the AOD distribution.By using SVD method,a positive correlation between AOD and DSRF has been found under the influence of seasonal trends.By calculating the variance contributions,this paper confirms that the seasonal trends are more important than interannual variability in determining the in phase variations of AOD and DSRF.Left time coefficients of the leading SVD mode(SVD1) have been used to conduct correlation analysis.Results suggest that,in June(except 2013),when both AOD and DSRF values are high in eastern China,the convergence and ascending motion will be stronger than normal from the southeast China to the south of Japan.As a result,summer precipitation will increase.This is due to a fact that the location of the western Pacific subtropical high in June extends southward,resulting in less precipitation in northern parts of eastern China eventually.An anomalous warmer area appears in North China due to the more net surface solar radiation flux.In August,when AOD anomalies are negative over the land,DSRF is also less than normal.August precipitation will be less(more) than normal in the south(north) of China,along with an anomalous cold area in North China.These changes imply that when the aerosols are less than normal in the northern part of East Asia,the total cloud amount is more than normal,and rain will increase,resulting in the decrease of DSRF there.All of these results indicate that the seasonal evolution of East Asian summer monsoon plays an important role in regulating the variabilities of AOD and DSRF.
aerosol optical depth(AOD);surface solar radiation;summer monsoon;seasonal trend;East Asia
2014-10-11;改回日期:2014-12-23
国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2011CB403406);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
管兆勇,博士,教授,研究方向为气候动力学,guanzy@nuist.edu.cn.
10.13878/j.cnki.dqkxxb.20141011008.
1674-7097(2015)02-0165-10
P463.1
A
10.13878/j.cnki.dqkxxb.20141011008
孙一,管兆勇,马奋华,等.2015.夏季东亚地区AOD与地面太阳辐射变化的联系及季风环流异常:季节趋势影响[J].大气科学学报,38(2):165-174.
Sun Yi,Guan Zhao-yong,Ma Fen-hua,et al.2015.Linkage between AOD and surface solar radiation variability in association with East Asian summer monsoon circulation changes:Role of seasonal trends[J].Trans Atmos Sci,38(2):165-174.(in Chinese).